SVM với polynomial kernel
Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng một SVM với kernel bậc hai (đa thức bậc 2) cho bộ dữ liệu tách biệt theo hướng xuyên tâm mà bạn đã tạo trước đó trong chương này. Sau đó, bạn sẽ tính độ chính xác trên tập huấn luyện và tập kiểm tra, và vẽ biểu đồ mô hình bằng hàm dựng sẵn plot(). Các tập huấn luyện và kiểm tra có trong các dataframe trainset và testset, và thư viện e1071 đã được nạp sẵn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Support Vector Machines bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Xây dựng mô hình SVM trên dữ liệu huấn luyện bằng polynomial kernel bậc 2.
- Tính độ chính xác trên tập huấn luyện và tập kiểm tra cho phân chia train/test đã cho.
- Vẽ mô hình trên dữ liệu huấn luyện.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
svm_model<-
svm(y ~ ., data = trainset, type = "C-classification",
kernel = ___, degree = ___)
#measure training and test accuracy
pred_train <- predict(svm_model, ___)
mean(pred_train == ___$y)
pred_test <- predict(svm_model, ___)
mean(pred_test == ___$y)
#plot
plot(___, trainset)